母线电力负荷预测一般由系统电力负荷预测来取得某一个时间的系统负荷值，并且把它分配至每一条母线上，系统电力负荷的预测是对所研究系统的未来的电力负荷需求进行预测。表6-8电力需求预测类型及其用途山西省1983—2012年的全网供电最大负荷如表6-9所示；山西省2003—2008年月度电力负荷如表6-10所示。......
2025-09-29
电力负荷预测模型及其应用
【摘要】：电力负荷量会随着工业生产和气候的变化而变化，所以本书将数据按月份和日期类型来预测电力负荷。为了较充分地利用与电力负荷预测密切相关的天气语言信息，有必要引入模糊逻辑来确定预测日的电力负荷曲线形状。
本节的研究首先从气象的8个基本要素入手，即日最高气温、日最低气温、日平均气温、日平均地面温度、日平均相对湿度、日降水量、日平均风速、日平均总云量等，以陕西省为例，分析其与电力行业的复杂关系。紧密结合人工神经元网络（ANN）和模糊专家系统进行短期负荷预测，而对其变化部分，如气象温度等引起的变化，用模糊专家系统进行处理，以期较为满意的效果。
为了更准确地预测电力负荷，本书将综合模糊逻辑技术和神经网络方法的优点（Tamimi等2000），模型结构如图4-5、图4-6图所示。
图4-5 基于模糊模块的神经网络模型
图4-6 模糊神经元网络结构
（一）原始数据收集
本书采取陕西省9个地市的气象资料来预测电力负荷情况，具体气象指标包括：日降水量、平均地面温度、日平均风速、日平均相对湿度、日平均总云量、日最低温度、日最高温度、日平均温度。电力负荷量会随着工业生产和气候的变化而变化，所以本书将数据按月份和日期类型来预测电力负荷。
（二）模糊化过程（fuzzification process）(https://www.chuimin.cn)
随机性反映出电力行业与气象要素之间影响关系的复杂性，对于某些复杂的变化因素，即使知道它们会对电力系统的负荷产生影响，但要定量、定性地判定它们的影响，常常是困难的（夏昌浩等2001），模糊逻辑是一种解决不精确、不完全信息问题的方法。其最大的特点是可以比较自然地处理人类的概念。在这里，概念的外延是模糊的，称之为“模糊概念”。例如，用于描述天气情况的语言变量“晴”、“阴”、“多云”等。为了较充分地利用与电力负荷预测密切相关的天气语言信息，有必要引入模糊逻辑来确定预测日的电力负荷曲线形状。由于各点电力负荷均在最大、最小负荷之间变化，即负荷形状由各点的负荷系数来描述。采用一个简单的三角函数来描述模糊逻辑变量，三个参考点：小（small）、中等（medium）和大（large）将气象指标和电力负荷分为四个部分（牛东晓等2001），如图4-7所示。
图4-7 模糊处理判断函数
具体的模糊处理判断函数可以表示为
每个输入变量在进行模糊化处理前要进行标准化，如公式（4-13）所示
式中lx（i）为标准化系数；l（i）为第i天的值，lmin为最小值，lmax为最大值。
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